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Profitability Trust Score™

Un score independiente para el modelo sobre el que su consejo está a punto de decidir.

Su equipo, o una herramienta de IA, ha construido un modelo de costes y rentabilidad. Antes de que alguien apruebe un cambio de precios o una desinversión, probamos el modelo en siete dimensiones y devolvemos un único score, de 0 a 100, con un informe certificado. Los CFOs lo usan para defender la cifra. Los consejos lo usan para aprobar. Los compradores de PE lo usan para precificar el riesgo.

Desde 2 semanas · Precio fijo · Firmado por un partner senior
87/ 100CERTIFICADO
Modelo de ejemplo
01Qué es

La auditoría de un modelo de costes con IA. Independiente, por construcción.

Un Trust Score es una prueba estructurada de siete dimensiones de un modelo de rentabilidad. Miramos los datos que entran, la lógica que asigna los costes, cómo se comporta el modelo cuando la realidad cambia, y si la respuesta está conectada a algo que le ha pasado al negocio. Cada dimensión se puntúa. El conjunto se puntúa. El resultado es un número, un informe y una lista de correcciones ordenada por impacto.

No vendemos el software que el score valida. El score es lo único sobre la mesa.

02La escala

0 a 100. Cuatro bandas. Un umbral de confianza.

Un score global y un score por dimensión. La línea de 75 es el umbral a partir del cual decimos a los CFOs que decidan. Por debajo, el modelo aún informa la conversación. Por encima, puede decidir.

00 to 49
Inseguro
Problemas materiales en varias dimensiones. Las cifras no sobreviven al contacto con los datos. No actúe.
50 to 74
Indicativo
La dirección es correcta. Las magnitudes aún no son fiables. Útil como hipótesis de trabajo, no como cifra de consejo.
75 to 89
Defendible
Se pueden tomar decisiones materiales con el modelo. Las conclusiones pueden defenderse internamente y ante un comprador sofisticado.
90 to 100
Nivel de auditoría
Robusto al drift, trazable de extremo a extremo, listo para un proceso regulado o due diligence de PE.
03Las siete dimensiones

Siete ángulos sobre la misma pregunta: ¿puedo decidir con esta cifra?

DATA QUALITYTRACEABILITYALLOCATIONDRIFTBIASROBUSTNESSOUTCOMES
Modelo de ejemplo · Score global 87 / 100
0192 / 100
Calidad de datos
Completitud, consistencia y actualidad de los datos que alimentan el modelo.
0288 / 100
Trazabilidad
Cada euro en el resultado puede rastrearse hasta una transacción y una regla.
0385 / 100
Lógica de asignación
Los drivers son económicamente correctos, no solo aritméticamente convenientes.
0481 / 100
Drift
El modelo se sostiene cuando el periodo, el mix o el volumen cambian.
0586 / 100
Sesgos
Sobre o infra-atribución sistemática por segmento, canal o geografía.
0684 / 100
Robustez
Sobrevive a una prueba de sensibilidad, a un mes que falta y a un sistema aguas arriba ruidoso.
0791 / 100
Vínculo al resultado
Las predicciones reconcilian con lo que realmente pasó, periodo tras periodo. La prueba honesta.
04Cómo probamos cada dimensión

El método, en lenguaje claro.

Lo suficiente para satisfacer a un consejo, sin publicar el conjunto de pruebas.

01 Calidad de datos
Perfilamos contra tipos, rangos y cardinalidades esperados. Cuadramos con el balance al céntimo.
02 Trazabilidad
Elegimos cincuenta celdas de salida al azar. Rastreamos cada una hasta la fila de origen y la regla. Informe de linaje.
03 Lógica de asignación
Re-derivamos los drivers desde principios. Comparamos con la elección del modelo. Marcamos elecciones económicamente extrañas.
04 Drift
Ejecutamos el modelo en los dos periodos anteriores. Acotamos cualquier desviación en los scores. Vigilamos caídas abruptas.
05 Sesgos
Cortamos los residuos por segmento, canal y región. Probamos sobre e infra-atribución sistemática.
06 Robustez
Quitamos un mes, perturbamos las entradas en 5%, anulamos un driver. Medimos cómo se mueve el resultado.
07 Vinculo al resultado
Reconciliamos el margen bruto del modelo con el margen bruto real, periodo a periodo. El espejo honesto.
05El informe

El artefacto que recibe: un informe certificado.

PDF y workspace CostCtrl. Tres secciones hacen el trabajo: la portada con el score, el desglose por dimensión y una lista de correcciones ordenada con el impacto esperado.

Profitability Trust Score™
CERTIFICADO
Profitability Trust Score, certificado de validación independiente para un modelo de costes construido con IA.
CLIENTEEjemplo · industria
MODELTDABC v3.2 · 1,247 SKUs
PERÍODOFY2025
Miguel Guimarães
Senior Partner · Ing. de Costes
Portada
01   Portada y certificación
Score
87
Defendible
GLOBAL · 0 to 100
Calidad92
Trazabilidad88
Asignación85
Drift81
Sesgos86
Robustez84
Resultado91
Score
02   Score por dimensión
Acciones
Correcciones, ordenadas por impacto en el score global.
01 · HIGH+5.2
Añadir driver de tiempo de setup a SKUs de serie corta
02 · HIGH+3.8
Reconciliar depreciación con el registro de activos fijos
03 · MEDIUM+2.4
Dividir el pool de logística por canal
04 · MEDIUM+1.9
Añadir monitor de drift al cierre mensual
Score proyectado tras correcciones: +13.9
Acciones
03   Acciones ordenadas e impacto
06Quién lo pide, y por qué

Tres momentos en que el score hace el trabajo.

CFO
Antes de una decisión de pricing.
El equipo tiene una recomendación. El CFO solo puede actuar si el modelo detrás sobrevive al escrutinio. El score o termina el debate o los manda a corregir las dos cosas que necesitan corrección.
Board
Antes de aprobar un movimiento de portfolio.
Cerrar una línea, salir de un segmento de clientes, repricing de todo el catálogo. Un score independiente firmado hace la decisión defendible en el acta, y un año después cuando el auditor pregunte.
PE buyer
Durante la due diligence.
Los vendedores ya entregan decks de rentabilidad hechos con IA. Los compradores necesitan saber cuánto valen esas cifras. Un Trust Score o confirma la valoración o da una palanca de ajuste de precio al comité de inversión.
07Alcance

Cómo es un proyecto.

Duración
2 to 3 semanas
Dos para un modelo enfocado, tres para alcance de portfolio.
Su tiempo
2 to 4 horas
Por semana, de un controller que conoce los datos.
Datos que necesitamos
Datos financieros y operativos
Acceso de lectura, bajo NDA. ERP, Excel o dataset de BI. Nosotros tratamos los datos.
Primer paso
30 min, gratis
Un partner senior. Sin deck, sin secuencia de follow-up.
08Preguntas que un CFO hace primero

Las respuestas honestas, antes de la llamada.

Qué es el Profitability Trust Score?
Una evaluación certificada e independiente, en siete dimensiones, de cuán fiable es un modelo de costes o rentabilidad construido con IA. Creada por Cost and Profitability Consulting.
Cuánto tiempo lleva una evaluación?
Tipicamente de dos a tres semanas, según la complejidad del modelo y la disponibilidad de los datos.
¿Validan modelos que no fueron construidos por ustedes?
Sí. El Trust Score es independiente: evaluamos cualquier modelo construido con IA, sea nuestro o de terceros.
¿El Trust Score ayuda con el cumplimiento del EU AI Act?
Sí. Las dimensiones de trazabilidad, governance de datos y supervisión humana mapean directamente a los requisitos del EU AI Act, y el informe sirve de evidencia auditable.
¿Cómo sé si un modelo de costes hecho con IA está correcto?
No basta con que parezca correcto. Reconciliamos el modelo con las finanzas, probamos la lógica de asignación y la capacidad, y verificamos cada cifra antes de usarla. El resultado es un score de 0 a 100 y un informe que respalda la decisión.
¿Quién emite el Profitability Trust Score?
Cost and Profitability Consulting, una firma independiente que no vende software de modelación. Es esa independencia la que hace el score creíble ante consejos, auditores y compradores.
Profitability Lab

Este enfoque nace en nuestro Profitability Lab.

El Lab es la unidad de investigación donde construimos el framework y las field notes sobre IA, costes y rentabilidad.

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Traiga el modelo de IA. Le decimos, en tres semanas, cuánto vale.

Un precio fijo único. Un partner senior en cada sesión de trabajo. Un informe firmado al final.

Miguel Guimarães

Revisado por

Miguel Guimarães

Founder, Cost and Profitability Consulting

Mas de 150 proyectos de Time-Driven ABC en 11 sectores desde 2010, dentro del marco de Kaplan y Anderson.

Sobre el autor →
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